概要：iOS14以降の環境で、AppsFlyerはIDFA、IDFV、SKAN、Apple Adsなど、複数の照合方法によるアトリビューションデータを統合します。これにより、アプリキャンペーンの成果の全体像を把握できます。どのアトリビューション方法も、単独ではアプリの成果の全体像を捉えられません。同じユーザーが2つの方法でアトリビューションされる場合があるため、重複を除いて1人としてカウントする必要があります。これを実現するのが、AppsFlyerのSSOTです。 SSOTのレポートと指標は、同じユーザーを1回だけカウントし、正確なデータを示します。
SSOTについて｜iOSの成果を正確に把握
iOS14以降では、AppsFlyerはSKAdNetwork、ATTに同意したユーザー、確率論的モデリング、増分効果に基づくインサイト、Apple Ads専用APIなど、複数のデータソースを使用してiOSユーザーをアトリビューションします。 IDFAがない場合、各アトリビューション方法の結果を、重複を避けながら結び付けることはほぼ不可能です。
SSOTは、インストールデータの重複を除去し、誤って分類されたユーザーの帰属先も修正します。本来はノンオーガニックのメディアソースに帰属するはずが、オーガニックに分類されていたユーザーが対象です。これにより、キャンペーンに帰属するインストール数が修正され、eCPI、ROI、ROASなど、インストール数に基づくコスト・収益関連の指標も正しく算出されます。
SSOTは、別の照合方法でもアトリビューションされたSKANインストールにフラグを付けます。集計指標の算出時にこのフラグを参照することで、同じユーザーの二重カウントを防ぎます。 SKANローデータを処理する際にも、同じようにこのフラグを使用します。
データにSSOTフラグを含めるには、Conversion StudioでSSOTをオンにする必要があります。
SSOTの有効化
SSOTをオンにする手順：
- 設定を始める前に、AppsFlyerのSSOTの課金ポリシーを確認してください。
- AppsFlyerで、［設定］＞［SKAN Conversion Studio］に移動します。
- ［カスタム］モードを選択します。
- ［SSOT］をオンにします。
- 必要に応じて、その他の設定を行います。
SKAN Conversion Studioを参照してください。
Overview dashboardのSSOTビュー
Overview dashboardのSSOTビューでは、ノンオーガニックの成果指標を全体的に把握できます。このビューには、以下の特徴があります。
- インストール指標に正確な値が表示されます。
- eCPI、ARPU、ROASなど、インストール数を基に計算するコスト・収益関連の指標も、正しく算出されます。
- オーガニック指標は、誤って分類されたインストールを考慮して調整されます。
このセクションでは、SSOTビュー特有の機能や、通常のビューとの違いを説明します。ここでは、Overview dashboardの基本的な使い方を理解していることを前提に説明します。
SSOTビューの有効化
SSOTビューのデータは、Conversion StudioでSSOTを有効にしてから3〜5日後に利用できるようになります。
SSOTビューを有効にする手順：
- 開始する前に、Conversion Studioで［SSOT］がオンになっていることを確認してください。
- AppsFlyerで、［ダッシュボード］＞［Overview］に移動します。
- ▼をクリックします。
-
［Lite overview］を選択します。
SSOTのスイッチが表示されます。 - SSOTをオンにします。
- 次のいずれかの状態になります。
- ダッシュボードに指標とグラフが表示されます。
利用できるデータについては、以降のセクションで説明します。表示されるデータについては、以降のセクションを参照してください。
SSOTビューを新しいレポートとして保存します。手順は次のとおりです。
- ▼をクリックします。
- ［+新しいレポートを保存］をクリックします。
- レポート名を入力します。
- ［保存］をクリックします。
- データが表示されません。 SSOTをオンにしてからデータが表示されるまで、3〜5日かかる場合があります。 3〜5日経過してから、もう一度ダッシュボードを確認してください。
- ダッシュボードに指標とグラフが表示されます。
SSOTのスイッチをオフにすると、いつでも通常のデータに切り替えられます。SSOTビューでは利用できないディメンションも表示されます。 これにより、さらに詳しく分析できます。
SSOTビューの注意点
SSOTビューでは、以下の点に注意してください。
- nullのコンバージョン値（CV）：モデリングで補完されます。高度な機械学習とaf_attributionフラグを使用し、CVがnullのインストールについて、AppsFlyerとSKANのどちらに帰属するかを推定します。 SKANに帰属する場合、インストール後のすべてのSKAN計測結果がSSOTダッシュボードに含まれます。 詳細はこちら
- 再ダウンロード：インストール指標に含まれます。初回インストールと再ダウンロードは区別されません。
- タイムゾーン：AppsFlyerが報告するインストールとイベントは、UTC、またはアプリ設定画面で指定したアプリ固有のタイムゾーンで表示されます。 SKANが報告するインストールとイベントはUTCで表示されます。ただし、MetaとGoogleのSKANデータには、それぞれのアカウントに設定されたタイムゾーンが使用されます。
- 通貨：USD、またはアプリ設定画面で指定したアプリ固有の通貨で表示されます。
- 収益指標（D2、D7）：SKANポストバックの情報不足や欠落（CVがnullの場合）を補うため、モデリングによる推定データが含まれます。より長期のコホートデータ（D14、D21、D30）は、SSOTのData Lockerレポートからエクスポートできます。
フィルターに関する注意点
以下の表に示すように、フィルターはデータの表示や指標に影響します。
| フィルター | 注意点 |
|---|---|
| SSOT | SSOTの指標を表示するには、スイッチがオンになっていることを確認してください。 |
| ビューの種類 |
|
| 日付 |
|
| キャンペーンのフィルター |
以下のキャンペーン階層で絞り込めます。
|
| 主要KPI |
SSOTダッシュボードの主要KPIでは、以下を確認できます。
各KPIには、増減率が表示されます。この値は、表示中のKPIを直前の同じ長さの期間と比較したものです。たとえば、今週と先週、または選択した期間とその直前の同じ日数の期間を比較します。インストール数がX%増加と表示されている場合、直前の比較期間のインストール数がX%少なかったことを意味します。 |
| グラフ |
利用できるディメンション：
指標： 指標のセクションで説明するとおりです。 |
| 表 |
グループ化：
指標： 指標のセクションで説明するとおりです。 |
指標
SSOTダッシュボードで利用できる指標：
| 指標 | 説明と注意点 |
|---|---|
| グループ化 |
|
| SSOTアトリビューション |
選択期間中のSSOTインストール、リアトリビューション、リエンゲージメントの主要な内訳です。
|
| 合計 | インストール、リアトリビューション、リエンゲージメントの数。 |
| インストール | アプリをインストールしたユニークユーザー数。 UAキャンペーンでAppsFlyerがアトリビューションしたインストール数に、SKANが報告した新規インストールと再ダウンロードから重複を除いた件数を加えて算出します。 |
| リアトリビューション | リターゲティング指標は、［統合］ビューと［リターゲティング］ビューで利用できます。 SKANはリターゲティングに対応していない点に注意してください。 |
| リエンゲージメント | リターゲティング指標は、［統合］ビューと［リターゲティング］ビューで利用できます。 SKANはリターゲティングに対応していない点に注意してください。 |
| その他の指標 | SSOTと広告の成果に関する、その他の各種指標 |
| 重複するSKANインストール | af_attribution_flag=trueのSKANインストール数 |
| クリック | アドネットワークからAPI経由で報告されたクリックとインプレッションのデータ。 SSOTは接点の指標に影響しません。 |
| インプレッション | アドネットワークからAPI経由で報告されたクリックとインプレッションのデータ。 SSOTは接点の指標に影響しません。 |
| コンバージョン率 | クリックからインストールへのコンバージョン率 |
| コスト（$） | アドネットワークからAPI経由で報告されたキャンペーンコストのデータ。 1件以上のインストールがあるキャンペーンのデータが表示されます。 SSOTによって、報告された総コストが変わることはありません。影響するのは、インストール数を用いて算出する指標のみです。 |
| 平均eCPI（$） | 実効インストール単価は、SSOTビューのインストール数を使用して算出します。オーガニックインストールは含まれません。 |
| CPM | 1,000インプレッションあたりのコスト。計算式：（コスト÷インプレッション数）×1,000 |
| CPC | クリック単価。計算式：コスト÷クリック数 |
| クリックスルー | ユーザーが広告をクリックした後に発生したアトリビューションの数（CTA） |
| CTR | クリック率。計算式：クリック数÷インプレッション数 |
| ビュースルー | ユーザーが広告を閲覧した後に発生したアトリビューションの数（VTA） |
| 収益（D2） |
最初のSKAN計測期間（D2）における、SKANとAppsFlyerの従来のアトリビューションによる収益（広告収益を含む）：
ヒント：SKAN収益の精度を高めるには、次の方法があります。
|
| 収益D7 |
|
| ARPU D2 |
ユーザー1人あたりの平均収益。 計算式：収益÷ユニークユーザー数 Conversion StudioでSKAN 4を使用している場合、インストール後2日間のデータです。 Conversion StudioでSKAN 3を使用している場合は、設定したSKANのアクティビティ期間に基づきます。期間が2日より長くても短くても、この設定が適用されます。 |
| ARPU D7 | SKANの計測期間を超え、インストール後7日目までのモデリングによる推定データが含まれます。詳細はこちら |
| ROAS D2 |
広告費用対効果（%）。
計算式：収益÷コスト×100
Conversion StudioでSKAN 4を使用している場合、インストール後2日間のデータです。 Conversion StudioでSKAN 3を使用している場合は、設定したSKANのアクティビティ期間に基づきます。期間が2日より長くても短くても、この設定が適用されます。
|
| ROAS D7 |
SKANの計測期間を超え、インストール後7日目までのモデリングによる推定データが含まれます。詳細はこちら
|
| ROI D2 |
投資収益率（%）。 計算式：（収益−コスト）÷コスト×100 Conversion StudioでSKAN 4を使用している場合、インストール後2日間のデータです。 Conversion StudioでSKAN 3を使用している場合は、設定したSKANのアクティビティ期間に基づきます。期間が2日より長くても短くても、この設定が適用されます。 |
| ROI D7 | SKANの計測期間を超え、インストール後7日目までのモデリングによる推定データが含まれます。詳細はこちら |
| 粗利益D2 |
収益からキャンペーンコストを差し引いた利益。 計算式：収益−コスト Conversion StudioでSKAN 4を使用している場合、インストール後2日間のデータです。 Conversion StudioでSKAN 3を使用している場合は、設定したSKANのアクティビティ期間に基づきます。期間が2日より長くても短くても、この設定が適用されます。 |
| 粗利益D7 | SKANの計測期間を超え、インストール後7日目までのモデリングによる推定データが含まれます。詳細はこちら |
| アプリ内イベントの指標 | 特定のアプリ内イベント（IAE）に関する指標 |
| イベントのユニークユーザー数（D2） | イベントを実行したユニークユーザー数。AppsFlyerとSKANのデータを組み合わせて計測し、CVがnullの場合の推定データも含めます。 SKAN 4では、インストール後の最初の2日間の累計データです。 SKAN 3では、設定したアクティビティ期間内の、インストール後の累計データです。 |
| イベントのユニークユーザー数（D7） |
AppsFlyerとSKANのデータを組み合わせ、モデリングで推定した、イベントを実行したユニークユーザー数。 SKANの計測期間を超え、インストール後7日目までのモデリングによる推定データが含まれます。詳細はこちら 注意：D7のユニークユーザー数には、D2のユニークユーザー数も含まれます。 |
| イベントeCPA（D2） | 実効アクション単価：コスト÷イベントを実行したユニークユーザー数 |
| イベントeCPA（D7） | 実効アクション単価：コスト÷イベントを実行したユニークユーザー数。 SKANの計測期間を超え、インストール後7日目までのモデリングによる推定データが含まれます。詳細はこちら |
| イベントのコンバージョン率（D2） | アトリビューションされたユーザー（インストール、リエンゲージメント、リアトリビューションを行ったユーザー）のうち、イベントを実行したユニークユーザーの割合（%）。計算式：ユニークユーザー数÷アトリビューション数×100 |
| イベントのコンバージョン率（D7） | アトリビューションされたユーザー（インストール、リエンゲージメント、リアトリビューションを行ったユーザー）のうち、イベントを実行したユニークユーザーの割合（%）。計算式：ユニークユーザー数÷アトリビューション数×100。 SKANの計測期間を超え、インストール後7日目までのモデリングによる推定データが含まれます。詳細はこちら |
| イベント収益（D2） | インストール後の指定日数内に、このイベントによって生じた収益 |
| イベント収益（D7） | インストール後の指定日数内に、このイベントによって生じた収益。 SKANの計測期間を超え、インストール後7日目までのモデリングによる推定データが含まれます。詳細はこちら |
SSOTの仕組み
SKANとAppsFlyerのモデリングでアトリビューションが重複する仕組み
SKANとAppsFlyerのモデリングによるアトリビューションは、動作の仕組みや、仕様・制限事項が異なります。そのため、各インストールがノンオーガニックのメディアソースに帰属するかどうかは、次のパターンに分かれます。
- SKANまたはAppsFlyerのモデルの一方だけでアトリビューションされる（重複なし）。
- SKANとAppsFlyerのモデルの両方でアトリビューションされる（重複あり）。この場合、SSOTがaf_attribution_flag=TRUEというフラグでSKANインストールの重複を示します。 SSOTダッシュボードでは、2件ではなく1件のインストールとして表示されます。
- SKANでもAppsFlyerのモデルでもアトリビューションされない（オーガニック）。
SKANとAppsFlyerのモデルによるアトリビューションの各パターンを、以下のベン図に示します。
以下の表では、各パターンが発生する理由を説明します。
| SKANのみ | AppsFlyerのモデルのみ | SKANとAppsFlyerのモデルの両方 | どちらでもアトリビューションされない |
|---|---|---|---|
|
|
制限がなく、SKANとAppsFlyerのモデルの両方でインストールをアトリビューションできる場合。 この場合、同じインストールが重複して計測されるため、SSOTで重複を除去する必要があります。 |
ユーザーがオーガニックの場合。 |
SSOTの処理の流れ
SSOTは、以下の図に示す流れで動作します。
SSOTはどのように動作するのか
SSOTは、ユーザーデバイス上のアプリに実装されたAppsFlyer SDKと、AppsFlyerプラットフォームで、次のように動作します。
ユーザーデバイス：
- ユーザーがアプリを初めて起動します。 AppsFlyerプラットフォームが、ユーザーの帰属先の特定を試みます。アトリビューションできるかどうかは、キャンペーンの種類とユーザーの同意（ATT）状況によって異なります。
- アトリビューションに成功すると、SDKがコンバージョン値（CV）内のアトリビューションビットを設定します。
- 通常のSKAdNetworkの処理は、そのまま続行されます。つまり、計測期間が終了するまで、ユーザーの行動の計測とCVの設定が続きます。
- その後、iOSがポストバックを送信します。
AppsFlyerプラットフォーム
- AppsFlyerはiOSのポストバックを受信してCVをデコードし、アトリビューションビットの値をaf_attribution_flagで提供します。各値の意味は、以下の表のとおりです。
注意点
- 通常、AppsFlyerは再インストールをカウントしません。 SSOTでは、再インストールかどうかは考慮しません。したがって、SSOTの分析では再インストールによるSKANインストールの重複は除去されず、再インストールの状態がaf_attributionフラグの設定に影響することもありません。
アトリビューションフラグのフィールド
| コンバージョン値内のSSOTインジケーター | 意味 | af_attribution_flagフィールド |
|---|---|---|
| オン | Conversion StudioでSSOTがオンになっており、AppsFlyerがユーザーのアトリビューションに成功した状態。 | True |
| オフ | Conversion StudioでSSOTがオンになっているものの、AppsFlyerがユーザーをアトリビューションしなかった状態。 | False |
| -- | Conversion StudioでSSOTがオフになっている状態。 | Null |
af_attribution_flag（アトリビューションビット）のレポートへの反映
- SKANダッシュボード：SKANポストバックで報告された成果のみを反映します。そのため、af_attributionフラグは考慮されず、重複も除去されません。
- SKANの集計パフォーマンスレポートとローデータレポート：これらのレポートにはaf_attribution_flagが含まれます。レポートの用途に応じて使用してください。 SKANデータとAppsFlyerデータを統合する場合は、このフラグを使用して重複を除去してください。これは、ローデータレポートと集計レポートの両方に当てはまります。
- Overview dashboardのSSOTビュー：SKANデータの重複を除去したうえで、SKAN、IDFA、IDFV、Apple Adsなど、すべてのアトリビューション方法のデータを1つのビューに統合します。
複数のアトリビューション方法を組み合わせて算出する指標
SKANデータとほかのアトリビューション方法によるデータを統合する場合は、af_attribution_flagを使用して重複を除去してください。これは、ローデータレポートと集計レポートの両方に当てはまります。
af_attribution_flagを使用すると、たとえば以下の指標を算出できます。
- ノンオーガニックインストール
- オーガニックインストール
- eCPI
- コホート収益
各指標の計算式：
| 指標の説明 | 記号 | 計算式 |
|---|---|---|
| AppsFlyerのノンオーガニックインストール | A | AppsFlyerが報告したノンオーガニックインストール |
| SKANの重複のないインストール | B | af_attribution_flag=falseのSKANインストール |
| すべてのノンオーガニックインストール | C | A + B |
| オーガニックインストール | D |
総インストール数−C 注意：総インストール数とは、帰属先にかかわらず、AppsFlyer SDKが記録したすべてのインストールを指します。 |
| キャンペーンeCPI | E | コスト÷C |
| コホート収益 | F |
以下を合計します。
|
| オーガニック収益D2 | G | D2の総収益−AとBのインストールによるD2収益 |
| オーガニックIAEユニークユーザー数D2 | H | D2のIAE総ユニークユーザー数−AとBのインストールによるD2イベントユニークユーザー数 |
仕様と制限事項
| 項目 | 補足 |
|---|---|
| SSOTビュー | 過去5日間の各日に、af_attribution_flag=trueを含むSKANポストバックが少なくとも1件ある場合にのみ、SSOTを利用できます。 |
| 総インストール数 | SSOTをオンにすると、オフの場合よりも多くのインストールが表示されることがあります。理由の1つは、CVがnullの場合のモデリングが、インストール日の算出に影響することです。そのため、同じ日付のインストールを比較しても差が生じる場合があります。また、nullのCVがモデリングされない場合は、すべてのSKANインストールが重複なしとしてカウントされ、総インストール数が過大になる場合があります。この場合、フラグはaf_attribution_flag=falseとなります。 |
| 収益 | 収益と関連指標（ARPU、ROAS、ROI、粗利益）は、2022年9月1日以降のデータに対応しています。 |
| 代理店 | 代理店ユーザーは、Overview dashboardでSSOTビューを表示できます。 |
| アドネットワーク | |
| D7指標 |
オーガニックトラフィックのD7指標は、2025年2月16日以降のデータで利用できます。 以下の場合、D7指標が表示されないか、D2指標より小さくなることがあります。
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| SKAN Conversion Studioの設定変更 | SKAN Conversion Studioの設定を変更すると、約96時間にわたりSSOTデータが不正確になる場合があります。 AppsFlyerが直ちに新しいスキーマでポストバックのデコードを開始する一方で、以前のスキーマでCVを設定したインストールのポストバックが引き続き届くためです。 |
| AppsFlyerが報告するデータ |
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| アプリ内イベント |
ディメンションとして表示できるアプリ内イベントと、その指標の対象は、以下に限られます。
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| SKANポストバックの遅延 |
SKANポストバックが大幅に遅れて届くと、D7などの後の日数のデータが、当初はD2などの前の日数のデータより小さく表示される場合があります。たとえば、Google APIからのデータは最大15日遅れることがあります。この遅延は、SSOTモデルの精度に影響する場合があります。そのため、モデルの精度を評価する際は、データがすべて揃うよう、インストール日から少なくとも15日待つことを推奨します。
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